高效的用户访问预测新算法

摘要：

针对基于Web日志挖掘的用户访问预测经典算法的不足,提出了基于Markov链和关联规则的预测算法(MAPA).使用二阶Markov链找到用户下一步或将来可能访问的页面集,生成预测候选集;使用二项关联规则从正向和反向2个角度修正Markov的预测结果,从而生成最后的预测页面.通过引入用户反馈机制,提出了带反馈的Markov预测算法(MPAF),即在预测过程中逐步构造历史预测树,把历史预测信息保存到历史预测树中,并根据用户的反馈来判断预测的正确性.在预测过程中,用二阶Markov预测算法生成预测候选集,再利用历史预测信息动态地调整预测算法,从而生成预测页面.理论分析证明,这2种预测算法具有线性时间复杂度的预测效率.实验结果表明,MAPA和MPAF在预测准确率上平均提高5%和10%.

关键词：数据挖掘、Web日志挖掘、访问预测、Markov预测、关联规则

所属期刊栏目：44

分类号：TP311(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目50604012

在线出版日期：2010-06-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：28-33